R语言线性回归最小二乘估计的偏差，方差

在使用R语言进行线性回归最小二乘估计时，可以通过summary()函数来获取偏差和方差的信息。

具体来说，偏差可以通过查看模型的截距项来获取，例如：

model <- lm(y ~ x, data = mydata)
summary(model)$coefficients[1]

这将给出模型的截距项估计值，也就是偏差。

方差可以通过查看模型的残差标准误来获取，例如：

model <- lm(y ~ x, data = mydata)
summary(model)$sigma

这将给出模型的残差标准误，也就是方差的估计值。